Apache的Mesos与Google的Kubernets的区别
Kubernetes是一个开源项目，为虚拟机世界带来了“谷歌式”集群管理功能，或者说接近“直接运行在裸机上”的应用场景。它为你提供了轻量级计算节点管理的方式，可以完美运行于现代操作系统环境如CoreOS或RedHat Atomic。它使用Go语言构建，具备轻量级、模块化、可移植、可扩展的特性。我们（Kubernetes团队）与许多不同的技术公司（包括策划了中间层Mesos开源项目的公司。译者注：如Mesosphere）合作，试图让Kubernetes成为计算集群交互的标准。Kubernetes重现了我们在谷歌的经验，我们看到人们需要借助它来构建集群应用。其中的一些概念包括：
- pods — 一种将容器组合在一起的方法
- replication controllers — 一种处理容器生命周期的方法
- labels — 一种查找、查询容器的方法，以及
- services — 一组提供通用函数库的容器
因此，使用Kubernets，你能使这一切变成可能：简单、易于启动和运行、可移植、可扩展性，简单到就像在你以轻量级方式管理的东西里增加一个名词。把应用程序运行在集群上，不用再担忧它是否一个个人的机器。在这个场景里，集群是一个弹性的资源，就像一个虚拟机一样。它是一个逻辑计算单元。
就基本的愿景而言，Mesos和Kebernetes有很多类似的地方，但这两个产品在它们的生命周期上差异很大，各具优势。Mesos是一个将一系列不同的机器缝合到一个逻辑上的计算机里的分布式系统内核。 当你拥有很多物理资源，并且需要使用它们来构建一个静态计算集群时，它当仁不让。一个很了不起的事情就是，很多现代的可扩展的数据处理应用，在Mesos上运行得非常好(比如Hadoop,Kafka,Spark)。它好的地方就是，你可以通过容器打包应用技术，将这些应用统统一起运行在同一个基本的资源池里。从某方面看来，Mesos是一个比Kubernets要略重量级一些的项目，但它让资源管理变得更为容易，这一切，要感谢像Mesosphere这样的一些公司和人们的心情付出。
非常有意思的是，Mesos目前的调整，增加了一系列的Kubernetes的概念，并逐步支持Kubernetes的API。这让它逐步成为一个获取你Kubernetes应用能力（如高可用主服务器，更先进的调度语义，扩展成一个数量非常大的节点的能力）的网关，只要你想这么做。它非常适合运行在生产环境里(Kubernetes尚处于Alpha阶段。译者注：截至目前2016年5月Kubernetes已经Release 1.01版，项目组称它已适用于生产环境)。
当有人问我上面的问题时，我倾向于这样回答：
- 如果你是集群技术的新手，Kubernetes会是一个非常好的开端。它用最快速、简单、轻量级的方式让你浅尝辄止，并帮助你开始尝试面向集群的开发。由于它被很多不同的厂商支持（微软、IBM、Red Hat，CoreOS，Mesosphere，VMWare,等等），它实现了一个非常高水平的可移植性。
- 如果你已经存在一些工作负载(如Hadoop,Spark,Kafka,等)，Mesos为你提供了一个将这些不同系统负载交错在一起的框架，并且随时可以混入一些新东西如Kubernetes应用。
- 如果你需要的某种能力尚未被Kubernetes框架的社区实现，Mesos能成为你的救命稻草。
作者：Craig Mcluckie 
本文由chinahadoop.com翻译，原文来自：http://stackoverflow.com/questions/26705201/whats-the-difference-between-apaches-mesos-and-googles-kubernetes
- 本文由chinahadoop.com翻译，版权由CHINA HADOOP大数据资讯网拥有，转载请保留原文来源链接及公众号信息，违者必究。
- China HADOOP Summit 2016 上海站将于7月29日30日在上海市召开，现向业界召集演讲。有兴趣的朋友请联系我们。
CHS2016年上海站已启动，征集但不限于下列内容：
- 大数据生态系统 大数据安全；存储；YARN；HDFS命名空间等；
- 大数据与工业4.0 电力、电网、能源、炼钢等；
- 大数据与电子商务 国内互联网主流电商企业应用与架构分享
- 金融大数据 银行、证券、个人征信、企业征信、量化投资与大数据
- 智慧城市与大数据 交通、医疗、安防、税务工商、旅游等
- 计算引擎与实时计算 Spark、Tez、Impala、Flink、Google Mesa、 Storm、Fafka等
- 大数据即服务 Azure、AWS、阿里云、Docker/Container、Mesos等
- NewSQL/NoSQL ·HBase/Druid;MongoDB/CouchDB;VoltDB;SequaioDB;Hana等
- 数据挖掘与图计算 R语言、GraphLab、GraphX、OrientDB等
- 数据仓库与可视化 EBay Kylin、LinkedIn Cubert、QlikView、Tableaue等
- 大数据创业与融投资 分享大数据领域的创业团队和故事
